可變剪接（alternative splicing）,在真核生物中是一種非常基本的生物學事件。即基因轉錄后，先產生初始RNA或稱作RNA前體，然后再通過可變剪接方式，選擇性的把不同的外顯子進行重連，從而產生不同的剪接異構體（isoform）。這種方式，使得一個基因可產生多個不同的轉錄本，這些轉錄本分別在細胞/個體分化發育的不同階段，在不同的組織中有各自特異的表達和功能，從而極大地豐富了編碼RNA和非編碼RNA種類和數量，進而增加了轉錄組和蛋白質組的復雜性。
可變剪接主要有以下五種常見的形式：
1、外顯子跳躍，英文Exon Skipping, 或者叫做cassette exon；
2、內含子保留，英文Intron Retention；
3、互斥外顯子，英文Mutually Exclusive Exons；
4、外顯子5’端的選擇性剪接，Alternative 5’ splice site，A5SS
5、外顯子3’端的選擇性剪接，Alternative 3’ splice site，A3SS
具體如下圖所示：
五種不同類型的可變剪接形式（Dlamini et al. Journal of Molecular Endocrinology, 2017）
因為單細胞轉錄組測序（single-cell RNA-seq）目前還有一定的技術局限性，所以其數據中通常含有較高的噪音。傳統針對多細胞轉錄組測序數據開發的可變剪接分析軟件，因主要考慮了多細胞測序數據的特點，所以可能不完全適用於單細胞轉錄組測序數據（更多精彩請關注微信公眾號：AIPuFuBio）。
目前，已經有一些專門針對單細胞測序數據開發的可變剪接分析軟件，主要如下圖所示：
目前比較流行的單細胞測序數據可變剪接分析軟件(Chen et al. Frontiers in Genetics, 2019)
不同可變剪接分析軟件的性能比較（Huang et al. Genome Biology, 2017）。Bulk是指傳統的多細胞轉錄組測序。
筆者建議，大家盡量選用專門針對單細胞轉錄組測序數據開發的可變剪接分析軟件，盡量避免使用針對多細胞轉錄組測序數據開發的可變剪接分析軟件。（更多經典，可見大型免費綜合生物信息學資源和工具平台AIPuFu：www.aipufu.com，微信公眾號：AIPuFuBio）。
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參考文獻：
1. Dlamini et al. Abnormalities in alternative splicing in diabetes: therapeutic targets，Journal of Molecular Endocrinology, 2017
2. Chen et al. Single-Cell RNA-Seq Technologies and Related Computational Data Analysis，Frontiers in Genetics, 2019
3. Huang et al. BRIE: transcriptome-wide splicing quantification in single cells，Genome Biology, 2017